MATLAB 환경에서 K-Fold 교차 검정을 적용한 SVM 회귀 모델 최적화 및 예측 구현
데이터 예측 및 회귀 분석 분야에서 서포트 벡터 머신(SVM)은 뛰어난 일반화 성능을 발휘하는 알고리즘입니다. 특히 SVM의 성능은 패널티 파라미터(C)와 커널 파라미터(gamma)와 같은 하이퍼파라미터 설정에 크게 의존합니다. K-Fold 교차 검정을 결합하면 데이터의 분포를 더 정확하게 반영하며 과적합을 방지하고 최적의 파라미터를 안정적으로 도출할 수 있습니다. 본 ...
7월 13일 18:07에 게시됨
TensorFlow를 이용한 회귀 분석 기초: 자동차 연비(MPG) 예측
회귀(Regression)는 가격이나 확률과 같은 연속적인 수치 값을 예측하는 머신러닝의 핵심 기술 중 하나입니다. 이번 글에서는 TensorFlow와 Keras를 활용하여 자동차의 연비(MPG)를 예측하는 기본적인 회귀 모델 구축 과정을 살펴보겠습니다.
1. 데이터 준비 및 전처리
모델의 성능은 데이터의 품질에 좌우됩니다. 자동차 연비 데이터셋(Auto MPG Dataset)을 활용하여 데 ...
7월 5일 00:28에 게시됨